PCA降维算法
PCA主成分分析算法，是一种线性降维，将高维坐标系映射到低维坐标系中。 如何选择低维坐标系呢？ 通过协方差矩阵的特征值和特征向量，特征向量代表坐标系，特征值代表映射到新坐标的长度。 算法步骤： 输入：样本集D={x1,x2,...,xm}； 低维空间维数k 第一步：将样本集中心化 ...
原文：PCA 降维算法详解 以及代码示例
转载地址：http: blog.csdn.net watkinsong article details . 前言 PCA ：principal component analysis 主成分分析 最近发现我的一篇关于PCA算法总结以及个人理解的博客的访问量比较高， 刚好目前又重新学习了一下PCA 主成分分析 降维算法， 所以打算把目前掌握的做个全面的整理总结， 能够对有需要的人有帮助。 自己再看自己 ...
2016-08-31 10:23 3 28514 推荐指数：
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PCA降维实验代码
实验需要提取数据的空间信息，所以要对光谱进行降维，使用主成分分析算法，样例代码备份如下 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Feb 18 10:35:43 2019 @author: admin """ import numpy ...
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